深度学习中的batchsize对学习效果有何影响？

最新推荐文章于 2025-06-03 10:30:16 发布
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文章标签： 深度学习 人工智能
大批量训练能缩短时间但可能降低模型泛化能力。研究显示，大batchsize导致收敛于sharpminimum而非flatminimum，性能下降源于迭代次数不足而非batchsize本身。解决方法是增加epochs下的参数更新次数，确保足够的训练时间。

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  • 大的batchsize减少训练时间，提高稳定性
  • 大的batchsize导致模型泛化能力下降。研究[6]表明大的batchsize收敛到sharp minimum，而小的batchsize收敛到flat minimum，后者具有更好的泛化能力。Hoffer[7]等人的研究表明，大的batchsize性能下降是因为训练时间不够长，本质上并不少batchsize的问题，在同样的epochs下的参数更新变少了，因此需要更长的迭代次数。
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taoqick
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PyTorch深度学习实战（7）——批大小对神经网络训练的影响
盼小辉丶的博客
07-31 8443
在神经网络中，批( batch )是指一次输入网络进行训练或推断的一组样本。批处理( batch processing )是指将这一组样本同时输入网络进行计算的操作。本节中首先介绍批( Batch )的基本概念，并且介绍批大小在神经网络训练过程中的影响。
深度学习最全面试题总结（一）
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
05-04 2万+
导读：本系列深度学习面试题系列总结，资料集合包含机器学习、深度学习等各系列常见问题，可配合下列资料一起学习，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。侵权联系删除！
深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？
ZauberC的博客
03-25 8926
1）batch数太小，而类别又比较多的时候，真的可能会导致loss函数震荡而不收敛，尤其是在你的网络比较复杂的时候。2）随着batchsize增大，处理相同的数据量的速度越快。3）随着batchsize增大，达到相同精度所需要的epoch数量越来越多。4）由于上述两种因素的矛盾， Batch_Size 增大到某个时候，达到时间上的最优。5）由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值，因此 Batch_Size 增大到某些时候，达到最终收敛精度上的最优。
为什么某些 batch size 会突然导致性能下降？
Baihai_IDP的博客
12-16 895
在强化学习（RL）研究领域，尤其是那些专注于持续学习问题（continual learning problems）的研究者，除非1）他们拥有一个非常大的神经网络，或者2）对整个技术栈进行了极致优化，否则在实验中使用 GPU 往往并不划算。使用多层感知机（MLP），浮点运算次数（FLOPS）大约是参数数量的两倍乘以 batch 中元素的数量[1]（即为 2 * m * n * b，数据批次大小（batch size）为 b ，矩阵为 m x n ）。我们可以看到在多种不同的模型架构中，都存在一个关键的阈值。
Batch Size调优指南：大/小Batch的5个隐藏影响（模型训练丨人工智能丨机器学习丨深度学习）
2501_91798322的博客
06-03 1174
《2025年深度学习算力白皮书》显示，68%的AI集群资源浪费源于Batch Size配置不当，某自动驾驶公司因盲目使用过大Batch Size，导致单卡显存溢出率提升40%，月度算力成本增加230万元。更隐蔽的是，某推荐系统团队使用小Batch训练双塔模型，虽然泛化性能提升，但训练时间延长3倍，错过产品上线窗口。作为主导过30+亿参数模型分布式训练的老兵，我常说：“Batch Size是连接算法与硬件的桥梁，调错了是‘算力杀手’，调对了是‘效率倍增器’。”本文将从数学本质到行业案例，解析大/小Batch的
【炼金术士】BatchSize对网络训练的影响
kabuto_hui的博客
04-25 2220
首先我们设置一个非常小的初始学习率，比如1e-5，然后在每个batch之后都更新网络，同时增加学习率，统计每个batch计算出的loss。最后我们可以描绘出学习的变化曲线和loss的变化曲线，从中就能够发现最好的学习率。针对BatchSize越大，网络训练速度快这条很好理解，在相同的单位时间内，一次训练的数据越多，网络训练的速度也就越快。初始的学习率肯定是有一个最优值的，过大则导致模型不收敛，过小则导致模型收敛特别慢或者无法学习，下图展示了不同大小的学习率下模型收敛情况的可能性。
【深度学习】batchsize太大或太小的优缺点，如何平衡batchsize大小
码农努力学习
11-05 1503
batchsize的值越大，梯度越稳定，而batchsize越小，梯度越具有随机性，如果batchsize太大，对内存的需求就更高，不利于网络跳出局部极小值点。大的batchsize梯度的计算更加稳定， 在微调的时候，大的batchsize可能会取得更好的结果，因为在一定范围内，batchsize越大，梯度下降方向越准，引起的震荡越小。当 batch size 增大时，每个批次中需同时加载的样本数增多，导致内存占用成倍增长，这会影响硬件资源的利用，特别是在 GPU 上。
batch_size太大和太小的优缺点分别是什么？
m0_57317650的博客
12-06 2962
选择合适的批处理大小取决于数据集的大小、模型的复杂性、硬件资源以及对模型性能和训练时间的需求。通常来说，需要根据实际情况进行实验和调整，以找到最适合的批次大小。在深度学习的实验当中，我们通常回去设置batch_size，那batch_size开的太大和太小分别会为我们带来什么样的优缺点呢？
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qq_41853758的博客
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三、深度学习基础5（Softmax、Batch_Size）
myani的博客
04-26 1838
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深度学习中，batchsize的大小对训练结果有什么影响，如何正确使用
zhaoliang的博客
08-28 1万+
深度学习中，batchsize的大小对训练结果有什么影响，如何正确使用
batch_size对训练的影响
一休
11-13 3796
批大小的选择通常依赖于具体的任务、硬件资源和对模型性能的需求。硬件受限：如果显存或内存有限，可以选择较小的批量（如 16、32），这样可以避免内存不足的问题。提升泛化能力：如果关注模型的泛化能力，可以选择较小的批量（如 32、64），这样能利用梯度的随机性帮助模型更好地泛化。加速收敛：如果希望模型快速收敛且避免梯度波动，可以选择较大批量（如 128、256），同时适当增加学习率。分布式训练：在分布式训练中，较大的批量（如 512、1024）通常更为高效，因为它可以减少通信开销。实验调优。
batch size对训练的影响
zhibing_ding的博客
05-28 5970
模型训练 batch
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zandaoguang的博客
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点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨Daryl Chang来源丨CV技术指南编辑丨极市平台导读这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关...
batchsize和数据量设置比例_训练过程--Batchsize（先不整理了，总之一般情况下batchsize能设多大就设多大）...
weixin_39821718的博客
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训练过程--Batchsize(先不整理了，总之一般情况下batchsize能设多大就设多大)发布时间：2018-12-06 15:15,浏览次数：3888, 标签：Batchsize尽可能地设大batchsize "Large BatchLarge Batch在 keypoints上也是有用的，大概能提到0.4到0.3的点的AP。"在利用 ImageNet 训练 AlexNet 模型时，其中每 ...
深度学习中Batch Size的大小对训练过程的影响
qq_38977019的博客
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最近在调参，看了一下batch size这个参数的意义以及对训练过程的影响。故记录一下自己学习到的内容： batch size大小的直接影响很明显：影响一个epoch中需要迭代iteration的次数以及完成每个epoch所需的时间。 从训练的角度来讲，batch size较小时，相邻Mini-batch间的差异较大，会导致loss曲线震荡比较严重，收敛速度会比较慢；而batch size较大时，相邻mini-batch间的差异较小，loss曲线较平滑，收敛速度相对较快，但由于梯度下降较平滑，会导致训练只朝
【机器学习】浅谈 Batch Size 对训练神经网络的影响
闻韶
09-28 5241
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07-12
Batch Size（批大小）是深度学习中的核心超参数，它直接影响训练效率、收敛行为和模型性能。根据引用文献[1][2][3][4]的分析，其作用和影响主要体现在以下方面： #### 一、核心作用 1. **计算效率优化** - 较大的...
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